KI-/ML-Entwickler mieten

Zuletzt aktualisiert: 11. November 2026

KI-/ML-Entwickler mieten heißt: Sie holen Fachkräfte für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Ihr Projekt – von LLM-Anwendungen und RAG-Systemen über klassische Vorhersagemodelle bis zu Computer Vision und MLOps – ohne eigenes Recruiting in einem besonders umkämpften Markt. 360 Soft stellt KI-Ingenieure, ML-Ingenieure, Data Scientists und MLOps-Spezialisten als Staff Augmentation, Dedicated Team oder projektbasiert bereit. Diese Seite erklärt typische Projekte, Senioritätsstufen, das Ökosystem, unsere technische Prüfung, KPIs, Risiken, regulatorische Aspekte und Preisfaktoren.

Was macht ein KI-/ML-Entwickler und wer braucht ihn?

KI-/ML-Entwickler bringen Modelle in produktive Anwendungen: Sie bereiten Daten auf, wählen und trainieren Modelle oder binden große Sprachmodelle (LLMs) über APIs bzw. als selbst gehostete Open-Source-Modelle an, bauen Retrieval-Augmented Generation (RAG) für Unternehmenswissen, bewerten die Qualität systematisch und betreiben Modelle zuverlässig in Produktion. Bedarf haben Unternehmen, die interne Wissensassistenten, Dokumentenverarbeitung, Prognosen, Empfehlungen, Qualitätskontrolle per Bildverarbeitung oder Automatisierung im Kundenservice umsetzen wollen.

Typische Probleme in KI-Projekten

Ein Prototyp funktioniert in der Demo, aber nicht zuverlässig mit echten Daten.
Antworten von LLM-Anwendungen sind ungenau oder erfunden (Halluzinationen).
Es fehlt eine systematische Evaluierung – Qualität wird nach Gefühl bewertet.
Modelle werden einmal trainiert und veralten, weil MLOps fehlt.
Unklarheit über Datenschutz, EU AI Act und den Umgang mit sensiblen Daten.

Typische KI-/ML-Projekte

Projekttyp	Beispielhafter Umfang
LLM-Anwendungen und Assistenten	Chat-Assistenten, Zusammenfassungen, Textgenerierung mit Leitplanken
RAG für Unternehmenswissen	Dokumentenaufbereitung, Vektordatenbank, Quellenangaben, Berechtigungen
Dokumentenverarbeitung	OCR, Extraktion aus Rechnungen und Verträgen, Klassifikation
Prognosen und Klassifikation	Absatzprognosen, Churn-Vorhersage, Betrugserkennung
Empfehlungssysteme	Produkt- und Inhaltsempfehlungen
Computer Vision	Qualitätsprüfung, Objekterkennung, Bildklassifikation
KI-Agenten und Automatisierung	Werkzeugnutzung, Workflow-Automatisierung mit menschlicher Freigabe
MLOps	Trainings-Pipelines, Modellregistry, Monitoring, Drift-Erkennung

Senioritätsmatrix

Stufe	Typische Erfahrung	Selbstständigkeit	Erwartete Kompetenz
Junior	0–2 Jahre	Definierte Aufgaben unter Anleitung	Python, Pandas, scikit-learn, einfache API-Integrationen
Mid	2–5 Jahre	Liefert ein Modell oder eine KI-Funktion Ende-zu-Ende	Feature Engineering, PyTorch, RAG-Pipelines, Evaluierung, Deployment
Senior	5+ Jahre	Architektur von KI-Systemen, Qualitätsverantwortung	Systemdesign, Fine-Tuning, MLOps, Kosten- und Latenzoptimierung, Mentoring
Lead / KI-Architekt	8+ Jahre	KI-Strategie und Governance	Use-Case-Bewertung, Plattformentscheidungen, Risiko- und Compliance-Abstimmung

Skills und Ökosystem

Kategorie	Technologien
Sprachen	Python, SQL, ergänzend TypeScript oder Go
Klassisches ML	scikit-learn, XGBoost, LightGBM
Deep Learning	PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers
LLM-Frameworks	LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel
Modelle	Kommerzielle LLM-APIs sowie Open-Source-Modelle wie Llama oder Mistral
Vektordatenbanken	pgvector, Qdrant, Weaviate, Elasticsearch
MLOps	MLflow, Kubeflow, Weights and Biases, DVC
Bereitstellung	FastAPI, Docker, Kubernetes, vLLM, Cloud-KI-Dienste
Daten	Spark, Airflow, dbt, Data Warehouses

Technische Prüfung: So wählen wir KI-/ML-Kandidaten aus

Interviewthemen

Problemformulierung: Ist KI überhaupt die richtige Lösung, und wie wird Erfolg gemessen?
Datenqualität, Datenlecks zwischen Trainings- und Testdaten, Validierungsstrategien
LLM-Anwendungen: Prompt-Design, Chunking, Retrieval-Qualität, Halluzinationen, Leitplanken
Evaluierung: Metriken, Testdatensätze, automatische und menschliche Bewertung
Produktion: Latenz, Kosten, Monitoring, Drift, Versionierung von Modellen und Daten
Sicherheit und Datenschutz: Prompt Injection, Zugriffsrechte, personenbezogene Daten

Praktische Aufgabe

Je nach Profil baut der Kandidat einen kleinen RAG-Prototyp über eine Dokumentensammlung inklusive Evaluierung mit Testfragen – oder ein Vorhersagemodell auf einem realistischen Datensatz mit sauberer Validierung und einer kurzen Fehleranalyse. Wichtig ist uns, dass Annahmen, Grenzen und nächste Schritte klar dokumentiert werden.

Kriterium	Worauf wir achten
Problemverständnis	Klare Zielmetrik und Bezug zum Geschäftsnutzen
Datenumgang	Bereinigung, keine Datenlecks, nachvollziehbare Aufteilung
Evaluierung	Reproduzierbare Messung statt Einzelbeispielen
Codequalität	Lesbare, modulare Pipelines, Versionierung
Produktionsreife	Fehlerbehandlung, Logging, Kosten- und Latenzbewusstsein
Sicherheit	Umgang mit sensiblen Daten und Prompt Injection

Typische Teamzusammensetzungen

Szenario	Empfohlene Besetzung
Proof of Concept	1 Senior KI-Ingenieur, optional 1 Data Engineer
Produktive LLM-Anwendung	1 KI-Architekt, 2 KI-Ingenieure, 1 Backend-Entwickler, 1 QA
Prognose- oder Klassifikationsmodell	1 Data Scientist, 1 ML-Ingenieur
Computer-Vision-Lösung	1 CV-Ingenieur, 1 ML-Ingenieur, 1 Edge- oder Backend-Entwickler
MLOps-Plattform	1 MLOps-Ingenieur, 1 DevOps Engineer

Zusammenarbeitsmodelle

Je nach Reifegrad Ihres Projekts stellen wir KI-/ML-Entwickler in drei Modellen bereit. Alle Modelle sind als Remote-, Vor-Ort- oder Hybrid-Einsatz möglich; für kritische Systeme lassen sich auch 7/24-Schichten organisieren.

Staff Augmentation: Einzelne Fachkräfte verstärken Ihr bestehendes Team, arbeiten in Ihren Tools und Ritualen, die fachliche Steuerung bleibt bei Ihnen.
Dedicated Team: Ein eingespieltes Team mit Lead, das einen klar umrissenen Produktbereich übernimmt – skalierbar von 1 bis über 200 Personen.
Projektbasiert: Ein definierter Lieferumfang mit Meilensteinen und Abnahmekriterien, typischerweise auf Werkvertragsbasis.

Ablauf und typische Dauer

Schritt	Inhalt	Typische Dauer
1. Bedarfsgespräch	Ziele, Stack, Seniorität, Zeitzone, Einsatzmodell	1–2 Tage
2. Profilauswahl	Vorauswahl und technische Vorprüfung durch uns	3–5 Tage
3. Ihr Interview	Gespräch und optional praktische Aufgabe mit Ihrem Team	2–4 Tage
4. Vertrag und Zugänge	Dienst-/Werkvertrag, NDA, AVV, Konten und Berechtigungen	1–3 Tage
5. Onboarding	Einarbeitung in Code, Prozesse und Ansprechpartner	1. Woche
6. Laufende Betreuung	Regelmäßige Feedbackgespräche, Ersatzprozess bei Bedarf	fortlaufend

In der Regel kann ein KI-/ML-Entwickler innerhalb von 1–2 Wochen nach dem Bedarfsgespräch starten. Die tatsächliche Dauer hängt von Seniorität, Spezialisierung und Ihrem eigenen Interviewprozess ab.

Mieten oder fest einstellen?

Situation	Empfehlung
Erste KI-Anwendungsfälle prüfen	Projektbasierter Proof of Concept
KI wird Kern des Produkts	Festes Kernteam, ergänzt um gemietete Spezialisten
Spezielles Know-how, etwa Computer Vision	Mieten für die Projektdauer
Modelle müssen dauerhaft betrieben werden	MLOps-Kapazität mieten oder Dedicated Team
Kein KI-Know-how im Haus	Dedicated Team mit Wissenstransfer

Festanstellung, Freelancer oder Outsourcing im Vergleich

Kriterium	Festanstellung	Freelancer	360 Soft
Startzeit	oft mehrere Monate	kurzfristig, aber unsicher	typisch 1–2 Wochen
Kontinuität	hoch, aber Fluktuationsrisiko	abhängig von der Einzelperson	Ersatzprozess und Übergabe vertraglich geregelt
Technische Vorauswahl	eigener Aufwand	eigener Aufwand	durch uns vorab geprüft
Skalierung	langsam	begrenzt	von 1 bis 200+ Personen
Vertragliche Absicherung	Arbeitsvertrag	Einzelvertrag, Scheinselbständigkeitsrisiko	B2B-Dienst-/Werkvertrag mit NDA und IP-Regelung
Kostenstruktur	Gehalt plus Nebenkosten, Recruiting	Stundensatz	planbare Monats- oder Projektpauschale

KPI- und SLA-Tabelle

Kennzahl	Bedeutung
Modellqualität	Je nach Aufgabe z. B. Precision, Recall, F1 oder Prognosefehler
Antwortqualität bei LLMs	Korrektheit und Quellentreue auf einem festen Testfragenkatalog
Halluzinationsrate	Anteil nicht belegter Aussagen in der Evaluierung
Latenz	Antwortzeit (p95) der KI-Funktion
Kosten pro Anfrage	Inferenz- und Infrastrukturkosten je Nutzung
Drift und Aktualität	Abweichung der Daten bzw. Modellleistung über die Zeit
Nutzerakzeptanz	Nutzung und Feedback der Anwender

Zielwerte vereinbaren wir nach der Analyse des Anwendungsfalls und der verfügbaren Daten; ohne belastbare Evaluierung geben wir keine Qualitätsversprechen ab.

Faktoren, die den Preis bestimmen

Faktor	Einfluss
Spezialisierung	LLM, Computer Vision oder MLOps sind unterschiedlich gefragt
Seniorität	Architekten- und Senior-Profile liegen höher
Datenlage	Aufwand für Datenaufbereitung und Annotation
Regulatorische Anforderungen	Dokumentation, Transparenz, Hochrisiko-Anwendungen
Dauer und Auslastung	Längere Laufzeiten wirken sich günstig aus
Infrastruktur- und API-Kosten	GPU-, Cloud- und Modell-API-Kosten werden separat getragen

Konkrete Preise nennen wir nach dem Bedarfsgespräch in einem individuellen Angebot.

Risiken und Gegenmaßnahmen

Risiko	Gegenmaßnahme
Halluzinationen und falsche Antworten	RAG mit Quellenangaben, Evaluierung, menschliche Freigabe bei kritischen Fällen
Abfluss sensibler Daten	Berechtigungsprüfung im Retrieval, Datenminimierung, geeignete Hosting-Wahl
Prompt Injection	Eingabe- und Ausgabefilter, begrenzte Werkzeugrechte
Modell veraltet	Monitoring, Drift-Erkennung, geplante Re-Trainings
Abhängigkeit von einem Modellanbieter	Abstraktionsschicht, austauschbare Modelle, Open-Source-Alternativen

Sicherheit, Datenschutz, NDA und geistiges Eigentum

Vor dem ersten Systemzugang wird eine Geheimhaltungsvereinbarung (NDA) unterzeichnet.
Alle Arbeitsergebnisse und Rechte am Quellcode bzw. an Entwürfen gehen gemäß Vertrag auf Sie über (IP-Übertragung).
Zugänge nach dem Least-Privilege-Prinzip, persönliche Konten, Zwei-Faktor-Authentifizierung und Entzug aller Rechte bei Einsatzende.
Für personenbezogene Daten schließen wir eine Auftragsverarbeitungsvereinbarung (AVV) nach Art. 28 DSGVO ab; Übermittlungen in die Türkei werden über EU-Standardvertragsklauseln (SCC) abgesichert. Auf türkischer Seite gilt zusätzlich das Datenschutzgesetz KVKK.

Für KI-Systeme gilt zusätzlich der EU AI Act. Je nach Anwendungsfall ergeben sich unterschiedliche Pflichten, etwa Transparenz- oder Dokumentationsanforderungen; wir unterstützen bei der technischen Umsetzung, die rechtliche Einordnung sollte Ihre Rechtsberatung vornehmen.

Rechtlicher Hinweis

Die Zusammenarbeit erfolgt als B2B-Dienstleistung auf Basis eines Dienst- oder Werkvertrags – es handelt sich ausdrücklich um keine Arbeitnehmerüberlassung. Die Fachkräfte sind bei 360 Soft in der Türkei angestellt, 360 Soft behält Personalverantwortung und Weisungsbefugnis in arbeitsrechtlichen Fragen. Da die Abgrenzung zum Arbeitnehmerüberlassungsgesetz (AÜG) und das Thema Scheinselbständigkeit von der konkreten Ausgestaltung abhängen, empfehlen wir eine rechtliche Prüfung des Vertrags- und Steuerungsmodells durch Ihre Rechtsberatung. Branchenspezifische Vorgaben in der Türkei, wo das Team arbeitet, werden eingehalten; zusätzlich gelten die lokalen Vorschriften im Land des Auftraggebers.

Beispielszenario (illustrativ): interner Dokumentenassistent

Beispielszenario (illustrativ): Ein Industrieunternehmen verfügt über tausende technische Handbücher, Richtlinien und Servicedokumente; Mitarbeitende verbringen viel Zeit mit der Suche. Ein gemietetes Team aus KI-Architekt, zwei KI-Ingenieuren und einem Backend-Entwickler baut einen internen Assistenten auf RAG-Basis. Dokumente werden aufbereitet und indexiert, Antworten enthalten Quellenangaben, und die Berechtigungen aus dem bestehenden Dokumentensystem werden beim Retrieval berücksichtigt. Vor dem Rollout wird die Antwortqualität mit einem Testfragenkatalog gemessen und iterativ verbessert; Monitoring und Feedback-Funktion sichern die Qualität im Betrieb.

Checkliste für die Auswahl eines KI-/ML-Entwicklers

Ist der Anwendungsfall klar beschrieben und mit einer messbaren Zielgröße verbunden?
Benötigen Sie LLM-, klassische ML-, Computer-Vision- oder MLOps-Erfahrung?
Welche Daten stehen in welcher Qualität zur Verfügung?
Wo dürfen Daten und Modelle betrieben werden – Cloud, EU-Region oder On-Premises?
Wie wird die Qualität evaluiert, bevor die Lösung live geht?
Welche Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act sind zu berücksichtigen?
Wer betreibt und überwacht das Modell nach dem Go-live?

Ausgewählte Projekte

Einige Projekte, an denen 360-Soft-Teams beteiligt waren: robotische KI-Oberfläche für CarrefourSA und MediaMarkt. Alle Projekte finden Sie unter Referenzen.

Häufige Fragen

Bauen Sie Anwendungen mit großen Sprachmodellen?

Ja. Wir entwickeln Assistenten, RAG-Systeme, Dokumentenverarbeitung und Agenten-Workflows mit kommerziellen LLM-APIs oder selbst gehosteten Open-Source-Modellen.

Können Modelle auf unseren eigenen Servern laufen?

Ja. Open-Source-Modelle lassen sich on-premises oder in Ihrer Cloud-Umgebung betreiben, wenn Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen.

Wie verhindern Sie falsche Antworten?

Durch RAG mit Quellenangaben, systematische Evaluierung mit Testfragen, Leitplanken und bei kritischen Abläufen menschliche Freigabe. Ganz ausschließen lassen sich Fehler nicht, aber sie werden messbar und kontrollierbar.

Übernehmen Sie auch klassisches Machine Learning?

Ja, etwa Prognosen, Klassifikation, Anomalieerkennung und Empfehlungssysteme.

Brauchen wir viele Daten für ein KI-Projekt?

Das hängt vom Anwendungsfall ab. LLM-basierte Lösungen kommen oft mit vorhandenen Dokumenten aus, eigene Modelle benötigen ausreichend gelabelte Daten. Das prüfen wir im Bedarfsgespräch.

Wie schnell kann ein KI-Entwickler starten?

In der Regel innerhalb von 1–2 Wochen nach dem Bedarfsgespräch.

Wie gehen Sie mit dem EU AI Act um?

Wir unterstützen bei Dokumentation, Transparenz und technischen Maßnahmen. Die rechtliche Einordnung Ihres Anwendungsfalls sollte Ihre Rechtsberatung vornehmen.

Wem gehören Modelle, Code und Ergebnisse?

Ihnen. Alle Arbeitsergebnisse einschließlich trainierter Modelle und Pipelines gehen gemäß Vertrag auf Sie über; Lizenzbedingungen verwendeter Basismodelle bleiben zu beachten.

Betreiben Sie Modelle auch nach dem Go-live?

Ja. MLOps-Kapazität für Monitoring, Re-Training und Weiterentwicklung kann Teil des Einsatzes sein.

Ist das eine Arbeitnehmerüberlassung?

Nein. Die Entwickler sind bei 360 Soft angestellt und arbeiten auf Basis eines Dienst- oder Werkvertrags. Wir empfehlen eine rechtliche Prüfung im Hinblick auf AÜG und Scheinselbständigkeit.

Weiterführende Seiten

KI-/ML-Profile anfragen

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